「MLX框架」共找到 1649 篇相关文章
NeurIPS 2025|指哪打哪,可控对抗样本生成器来了!
近日,清华大学和蚂蚁数科在NeurIPS上联合提出Dual - Flow新型对抗攻击生成框架。它能从海量图像数据学“通用扰动规律”,对多模型、多类别发起黑盒攻击,为AI安全带来挑战,已用于蚂蚁数科产品。
面壁MiniCPM4端侧模型发布:长文本推理 5 倍提速,0.5B 模型拿下新SOTA
2025智源大会,面壁发布MiniCPM4.0端侧模型,含8B稀疏闪电版与0.5B款。其采用InfLLM架构,实现长文本推理5倍提速、最高220倍加速,还在性能、部署等方面优化,适配多芯片与框架。
T-PAMI|中国科大、合工大等提出CAPER++:让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下,关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架,从关节驱动视角建模,将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间,实现端到端推理,兼顾精度、鲁棒性与实时性。
开源中小模型+Skills也性能暴增!卢森堡大学探索了小模型驾驭Skills的边界
卢森堡大学等研究探索小模型驾驭Skills的边界。工业界因数据安全渴望开源小模型,智能体Skills框架让小模型性能暴增。研究拆解小模型处理复杂任务的方法,还验证不同策略有效性,发现代码专用模型优势。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT:仅30个样本教会大模型高效推理,token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题,如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架,用创新数据合成与多阶段训练,提升模型推理能力和效率,成果已开源。
上海AI Lab提出CANON:让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON,解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制,自适应放大有益指标变化趋势,在数学和逻辑推理任务上成果卓越,还能提升推理效率。
长文本推理 5 倍提速!面壁MiniCPM4 端侧模型发布,0.5B模型效果秒杀同级
近日,面壁发布 MiniCPM4.0 端侧模型,有 8B、0.5B 两种规模。其在基准测试表现出色,长文本推理提速,缓存锐减,还做了架构创新。此外,面壁有自研推理框架,科学化建模产线,6 月 27 - 28 日 AICon 北京站将探讨 AI 趋势。
告别「想完再做」卡顿!清华StreamingVLA让VLA边想边行动,提速2.4倍
视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿,清华与联想合作提出StreamingVLA框架,引入两项技术实现并行处理,在测试中显著提升效率和流畅度,为VLA模型部署提供新方案。
RLinf上新πRL:在线强化学习微调π0和π0.5
近年来,基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术,但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL,提出两种微调方案,在测试平台验证了有效性,目前代码等已开源。
从文本到3D动画:AnimaX重新定义3D动作合成方式
北航与清华推出3D动画框架AnimaX,结合视频扩散模型运动先验与骨骼动画可控性,让任意骨架3D角色自然动起来。其核心方法灵活控制动作,虽有局限,但为3D动画创作打开新局面。